final float importantContentBoost = fessConfig.getQueryBoostImportantContentAsDecimal().floatValue();
        if (importantContentBoost >= 0.0f) {
            defaultQuery.add(builder.apply(fessConfig.getIndexFieldImportantContent(), importantContentBoost));
        }
        final float importantContantLangBoost = fessConfig.getQueryBoostImportantContentLangAsDecimal().floatValue();

    Map<Float, String> m = ImmutableMap.of(4.0f, "A", 3.0f, "B", 2.0f, "C", 1.0f, "D");
    Predicate<? super Integer> h = Predicates.equalTo(42);
    Function<? super String, Integer> g = new HashCodeFunction();
    Function<Float, String> f = Functions.forMap(m, "F");

    Predicate<Float> p1 = Predicates.compose(Predicates.compose(h, g), f);
    Predicate<Float> p2 = Predicates.compose(h, Functions.compose(g, f));

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


class Item(BaseModel):
    name: str
    description: str | None = None
    price: float
    tax: float | None = None
    tags: list = []


@app.put("/items/{item_id}")
async def update_item(item_id: int, item: Item):
    results = {"item_id": item_id, "item": item}

pkg log/slog, func ErrorContext(context.Context, string, ...interface{}) #61200
pkg log/slog, func Error(string, ...interface{}) #56345
pkg log/slog, func Float64(string, float64) Attr #56345
pkg log/slog, func Float64Value(float64) Value #56345
pkg log/slog, func Group(string, ...interface{}) Attr #59204
pkg log/slog, func GroupValue(...Attr) Value #56345

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


class Item(BaseModel):
    name: str
    description: str | None = None
    price: float
    tax: float | None = None
    tags: list[str] = []


@app.post("/items/")
async def create_item(item: Item) -> Item:
    return item


@app.get("/items/")
async def read_items() -> list[Item]:
    return [

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


class Item(BaseModel):
    name: str
    description: str | None = None
    price: float
    tax: float | None = None

    model_config = {
        "json_schema_extra": {
            "examples": [
                {
                    "name": "Foo",
                    "description": "A very nice Item",
                    "price": 35.4,

# Додаткові типи даних { #extra-data-types }

До цього часу ви використовували загальнопоширені типи даних, такі як:

* `int`
* `float`
* `str`
* `bool`

Але ви також можете використовувати більш складні типи даних.

І ви все ще матимете ті ж можливості, які були показані до цього:

* Чудова підтримка редактора.
* Конвертація даних з вхідних запитів.
* Конвертація даних для відповіді.
* Валідація даних.

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


class Item(BaseModel):
    name: str
    description: str | None = None
    price: float
    tax: float | None = None


class User(BaseModel):
    username: str
    full_name: str | None = None


@app.put("/items/{item_id}")
async def update_item(item_id: int, item: Item, user: User):

     * The method evaluates the boost expression and converts the result to a float value.
     * Supports Integer, Long, Float, Double, and String representations of numbers.
     *
     * @param map the document data as a map of field names to values
     * @return the calculated boost value as a float, or 0.0f if evaluation fails
     */
    public float getValue(final Map<String, Object> map) {
        if (map == null || map.isEmpty()) {

			// return false anyways for both situations.
			return false
		default:
			if lm.lock(id, source, isWriteLock) {
				return true
			}
			time.Sleep(time.Duration(r.Float64() * float64(lockRetryInterval)))
		}
	}
}

// Unlock unlocks the write lock.
//
// It is a run-time error if lm is not locked on entry to Unlock.
func (lm *LRWMutex) Unlock() {
	isWriteLock := true